In Pandemien muss es durch effiziente Kommunikation gelingen, hinreichende Änderungen im Verhalten der Menschen zu bewirken. Ein wichtiger Faktor ist dabei die Furcht vor einer Ansteckung: Sie kann sowohl schützende Reaktionen motivieren als auch panisches Verhalten auslösen. Ein internationales Team mit Stephanie Eder und weiteren Forscher*innen der Universität Wien hat nun untersucht, welche Variablen die Furcht vor dem Virus und den subjektiven Gesundheitszustand während des Lockdowns vorhersagen. Das Ergebnis der Studie, die aktuell in PLOS ONE publiziert wird: Individuelle psychologische Variablen haben eine wesentlich bessere Vorhersagekraft als Umweltbedingungen.
Um eine Pandemie wirkungsvoll in den Griff zu bekommen, ist es wichtig zu wissen, welche Faktoren zwar Furcht bedingen, aber auch gleichzeitig subjektive Gesundheit und Wohlbefinden modulieren. „So können wir vorhersagen, wie unterschiedliche Menschen und Populationen auf externe Bedrohungen und Einschränkungen reagieren werden“, erklärt Stephanie Eder vom der Fakultät für Psychologie.
Die Forscher*innen der Universität Wien haben in Zusammenarbeit mit der Universität Breslau (PL), der Universität Barcelona (ESP), der Karls-Universität und der Jan Evangelista Purkyne Universität (CZ) während der „ersten Welle“ in Europa 533 Probanden untersucht.
Sie identifizierten mit Hilfe von machinelearning, welche Variablen Furcht und den subjektiven Gesundheitszustand während des Lockdowns vorhersagten. „Unsere Ergebnisse zeigen, dass psychologische Variablen wie Bindungsstil, wahrgenommene Anfälligkeit für Infektionen im Allgemeinen und Ekel vor Keimen eine wesentlich bessere Vorhersagekraft hatten als Umweltbedingungen wie die lokale Verbreitung des Virus, die Mortalität und die Art des Lockdowns“, so Eder.
Die Forscher*innen hoffen damit, Faktoren gefunden zu haben, die modulieren wie Menschen die Bedrohungen durch eine Pandemie auffassen; aber auch, Zielgruppen zu identifizieren, die besonders von den negativen Auswirkungen der Schutzmaßnahmen betroffen sein könnten.
Literatur:
Eder SJ, Steyrl D, Stefanczyk MM, Pieniak M, Martínez Molina J, Pešout O, Binter J, Smela P, Scharnowski F, Nicholson AA. Predicting fear and perceived health during the COVID-19 pandemic using machine learning: A cross-national longitudinal study. PLoS One. 2021 Mar 11;16(3):e0247997. doi: 10.1371/journal.pone.0247997. PMID: 33705439.
Quelle:
Fakultät für Lebenswissenschaften Universität Wien: www.univie.ac.at
